CN109377399A - 用于保险产品风控的风险分析方法、介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种用于保险产品风控的风险分析方法、装置、介质及计算设备，所述用于保险产品风控的风险分析方法包括：计算保险产品的每个保单的贡献净值；按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户。本发明为保险业务部门在投保端增加风控措施提供了数据支持，保险业务部门可以针对识别出的高风险客户采取加费、拒保等风控手段以提升公司盈利。此外，还为保险业务部门进行产品差异化定价、渠道费用调整提供了数据支持。

Description

用于保险产品风控的风险分析方法、介质及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理与分析技术领域，具体而言，涉及一种用于保险产品风控的风险分析方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

当前的保险公司普遍重承保、轻风控，仅在核保端利用简单的核保规则(例如，投保须知和保险条款规定的投保条件，健康告知规定的不如实告知情况以及累计风险保额、黑灰名单等)进行风险控制，缺少量化风险的指导。尽管这些简单的核保规则对客户的风险识别具有一定的作用，然而由于缺乏量化风险的指导，不利于保险公司快速提升盈利，也不利于保险公司有效提高其保险产品的市场竞争力。

面对保险行业场景式、碎片化的产品需求以及当前保险公司综合赔付率较高且呈上涨趋势的现状，如何根据保险产品的业绩目标实现高风险客户的量化识别，以及能否对碎片化保险产品进行差异化定价是当前保险行业亟待解决的问题。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，根据本发明的一个实施例，提供一种用于保险产品风控的风险分析方法，包括：计算保险产品的每个保单的贡献净值，其中，保单的贡献净值指示从该保单获得的盈利情况；按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取某一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户。

上述方法中，根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户包括：获取所述基准保单的总赔款数额，作为总赔款阈值；将所述保险产品的每个客户的总赔款数额与所述总赔款阈值进行比较，将总赔款数额高于所述总赔款阈值的客户作为所述保险产品的高风险客户。

上述方法中，根据下式计算所选取保单的累计贡献：

其中，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单， cumsum_i贡献净值表示所选取的i个保单的贡献净值之和，以及 cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和。

上述方法中，根据下式计算所述保险产品的每个保单的贡献净值：

贡献净值＝保费*C％-总赔款

C％＝1-n个风险因素在保费中的摊销占比之和

其中，n为大于等于1的整数。

上述方法还可以包括：预先设定累计贡献阈值、最高保费损失占比、最高保单损失占比、保费以及所述n个风险因素中的n-1个风险因素在保费中的摊销占比；计算剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围。

上述方法中，所述剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围满足下式中的条件：

其中，n为大于等于1的整数，r表示累计贡献阈值，p1表示最高保费损失占比，p2表示最高保单损失占比，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单，m表示所述保险产品的保单的总数量， cumsum_i总赔款表示所选取的i个保单的总赔款之和，cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和，cumsum保费表示所述保险产品的所有保单的保费之和。

上述方法中，所述风险因素包括：渠道费用、税费、固定费用和其他费用的至少其中之一。

根据本发明的一个实施例，还提供一种用于保险产品风控的风险分析装置，包括：

贡献净值计算模块，用于计算保险产品的每个保单的贡献净值，其中，保单的贡献净值指示从该保单获得的盈利情况；

累计贡献计算模块，用于按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取某一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；

高风险客户识别模块，用于根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户。

根据本发明的一个实施例，还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的用于保险产品风控的风险分析方法。

根据本发明的一个实施例，还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述计算设备实现如上述实施例中所述的用于保险产品风控的风险分析方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明基于影响保单的贡献净值的各风险因素和各风险因素在保费中的摊销占比，建立了保单的贡献净值模型、累计贡献模型和多目标调价模型。基于预设的业绩目标，利用保单的贡献净值模型和累计贡献模型实现了针对保险产品的高风险客户识别，这为保险业务部门在投保端增加风控措施提供了量化模型和数据支撑，保险业务部门可以进而针对所识别出的高风险客户采取加费、拒保、分保、增加欺诈拦截规则等风控手段以提升公司盈利。本发明实现了不同业绩目标下客户风险的横向比对，为业务部门选择合适的高风险客户认定标准提供了数据上的支持。此外，本发明提供的多目标调价模型可以实时计算每个风险因素的可调空间(取值范围)，为保险业务部门进行产品差异化定价、渠道费用调整提供了一套量化分析的工具，保险业务部门在进行保险产品定价时，可以通过降低渠道费用等策略来提高保险产品的盈利，从而提高保险产品的市场竞争力，并且提高保险公司在市场上的优势和综合竞争能力。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明一个实施例的用于保险产品风控的风险分析方法的流程图；

图2示意性示出了根据本发明一个实施例的获得基准保单的方法的示意图；

图3示意性示出了根据本发明另一个实施例的用于保险产品风控的风险分析方法的流程图；

图4示意性示出了根据本发明一个实施例的用于保险产品风控的风险分析装置的框图；

图5示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

根据本发明的一个实施例，提供一种用于保险产品风控的风险分析方法，该方法由具有计算功能和存储功能的计算设备执行，计算设备可以位于服务器或者客户端处。图1示意性地示出了该用于保险产品风控的风险分析方法的流程图，概括而言，方法包括：计算保险产品的每个保单的贡献净值；按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的业绩目标，则将前一个选取的保单作为基准保单，根据该基准保单的数据来识别保险产品的高风险客户。

现参照图1详细描述该用于保险产品风控的风险分析方法的各个步骤：

步骤S101.获取保险产品的保单数据。

从存储有多种保险产品的保单数据的大数据平台提取某款保险产品 (如财产险产品、住院宝产品等)的保单数据，包括该保险产品每个期满保单(下文均简称为保单)的保费、已决赔款、未决赔款以及各风险因素在保费中的摊销占比。其中，风险因素可以包括费用信息，如保单对应的变动费用、固定费用和其他费用。变动费用包括渠道费用和税费，税费包括但不限于印花税、保险保障基金等；固定费用包括但不限于人力成本、办公费用、折旧摊销等；其它费用包括但不限于再保费用等。

步骤S102.计算保险产品每个保单的贡献净值。

保单的贡献净值反映了保险公司从该保单获得的盈利情况，其可能是正值也可能是负值。根据本发明的一个实施例，提供一个保单贡献净值模型来计算保险产品的每个保单的贡献净值，保单贡献净值模型的输入为每个保单的保费、各风险因素在该保费中的摊销占比以及该保单的总赔款(包括该保单的已决赔款和未决赔款)，输出为该保单的贡献净值。在风险因素包括渠道费用、税费、固定费用和其他费用的情况下，该保单贡献净值模型表示如下：

其中，渠道费用占比指的是渠道费用在保费中的摊销占比，税费占比指的是税费在保费中的摊销占比，固定费用占比指的是固定费用在保费中的摊销占比，并且其他费用指的是其他费用在保费中的摊销占比。

步骤S103.按照贡献净值由大到小对该保险产品的每个保单进行排序，得到保单序列。

步骤S104.从保单序列的第一个保单开始依次选取保单，计算已选取的保单的累计贡献(可以看成从保单序列的第一个保单开始依次将保单加入一个集合，计算该集合中所有保单的累计贡献)，直到累计贡献第一次低于预定的业绩目标(即目标毛利润，或称预定的累计贡献阈值)。

根据本发明的一个实施例，提供一个保单累计贡献模型来计算累计贡献，该模型的输入为从保单序列依次选取的多个保单中每个保单的贡献净值和保费，输出为所选取的这些保单的累计贡献，该保单累计贡献模型表示如下：

其中，i表示从保单序列中依次选取到的第i个保单，i为大于等于1的整数，cumsum_i贡献净值表示从所选取的第1个保单到所选取的第i 个保单的贡献净值之和，cumsum_i保费表示从所选取的第1个保单到所选取的第i个保单的保费之和。

每选取一个保单，就计算一次累计贡献。当累计贡献第一次低于预定的业绩目标(即目标毛利润)时，停止选取保单和计算累计贡献。

步骤S105.记录累计贡献第一次低于预定的业绩目标时，从保单序列中最后一个选取的保单之前的保单(即倒数第二个选取的保单)，作为基准保单。应理解，在按顺序选取到基准保单后，所计算的累计贡献是大于等于预定的业绩目标的；而在选取到基准保单的下一个保单之后，所计算的累计贡献是小于预定的业绩目标的。

步骤S106.获取基准保单的总赔款数额(即该保单的已决赔款与未决赔款之和)，作为总赔款阈值；从投保所述保险产品的客户中，比较每个客户的总赔款数额与该总赔款阈值，将总赔款数额大于该总赔款阈值的客户识别为所述保险产品的高风险客户。

表1示出了针对保险产品，当预定的业绩目标为10％时，根据上述步骤获得的基准保单的数据，其中，在选取了该基准保单后计算的累计贡献(即表1中的毛利润)为10.03％(略大于10％时)。从表1可见，基准保单的总赔款为3433.93元，根据上文描述的实施例可知，将该保险产品的所有客户中，总赔款超过3433.93的客户识别为该保险产品的高风险客户。对于所识别的高风险客户而言，如果其在一段时间内(譬如两年内)想要再次投保该保险产品，则保险业务部门可以对该客户采取加费、拒保、分保、增加欺诈拦截规则等风控措施，以提升保险公司的盈利。

表1

业绩目标

渠道费用占比

税费占比

固定费用占比

其它费用占比

毛利润

总赔款(元)

10％

30％

0.90％

11.30％

0.80％

10.03％

3433.93

在上述实施例中，当累计贡献第一次小于预定的业绩目标时，就停止选取保单和计算累计贡献，即每计算一次累计贡献就将其与预定的业绩目标进行比较，而在另一个实施例中，可以遍历保单序列中的所有保单，并且计算相应的累计贡献。参见图2，其示出了所选择的保单与累计贡献的关系(横坐标为保单在保单序列中的序号，纵坐标为相应的累计贡献)。根据图2所示的这种关系，获取基准保单的方法如下：寻找一个保单，其对应的累计贡献大于等于预定的业绩目标并且其下一个保单对应的累计贡献小于该业绩目标，将所找到的这个保单作为基准保单。

在上述实施例中，风险因素包括渠道费用、税费、固定费用、其他费用这四种费用，然而本领域技术人员应理解，风险因素也可以包括上述四种费用中的两种或三种费用，甚至其中一种费用。根据本发明的一个实施，保单贡献净值模型表示如下：

C％＝1-n个风险因素在保费中的摊销占比之和 (5)

其中，n为大于等于1的整数。

基于上述实施例，保险业务部门可以根据所识别的高风险客户采取应对措施以提升保险公司的盈利。为了进一步提高保险产品的市场竞争力，还可以向保险业务部门提供在不同业绩目标下的客户风险的横向对比结果，由保险业务部门综合考虑业绩目标、总赔款、预计保单损失占比以及预计保费损失占比等因素，选择合适的高风险客户认定标准。此外，还可以向保险业务部门提供风险因素的可调范围，以便于保险业务部门进行保险产品的差异化定价。

有鉴于此，根据本发明的一个实施例，还提供一种用于保险产品风控的风险分析方法，该方法由具有计算功能和存储功能的计算设备执行，计算设备可以位于服务器或者客户端处。图3示意性地示出了该用于保险产品风控的风险分析方法的流程图，现结合图3详细描述该方法的各个步骤：

步骤S301.获取保险产品的保单数据。

步骤S302.计算保险产品每个保单的贡献净值。

步骤S303.按照贡献净值由大到小对该保险产品的保单进行排序，得到保单序列。

步骤S304.获得预设的多个业绩目标，针对每个业绩目标，计算得到用于识别该业绩目标下的高风险客户的基准保单，并且预计保单损失占比和保费损失占比，包括如下的子步骤：

S3041.针对每个业绩目标，计算得到对应的基准保单(参见上文步骤S104-S105)，从而得到每个业绩目标对应的基准保单的总赔款数额，作为该业绩目标对应的总赔款阈值。

S3042.针对每个业绩目标，从投保所述保险产品的客户中，将总赔款数额大于该业绩目标对应的总赔款阈值的客户识别为该业绩目标下的高风险客户。

S3043.针对每个业绩目标，计算将该业绩目标下的高风险客户拒保后，保单损失占比和保费损失占比。其中，保费损失占比指的是高风险客户的保费之和与该保险产品的所有保单的保费之和的比值；而保单损失占比指的是与高风险客户相关联的保单的数量与该保险产品的所有保单数量的比值。

至此，得到针对每个业绩目标的总赔款阈值、预计的保单损失占比和预计的保费损失占比，从而得到不同业绩目标的横向对比结果。

表2示出了预定的业绩目标分别为10％和盈亏平衡(即0％)时，对应的基准保单的相关信息。如表2所示，当预定的业绩目标为10％时，总赔款超过3433.93元的客户将被识别为高风险客户，在此基础上，假设对高风险客户拒保，则预计的保单损失占比将是1.8％，而预计的保费损失占比将是2.6％；当预定的业绩目标为盈亏平衡时，总赔款超过4240.45元的客户将被识别为高风险客户，在此基础上，假设对高风险客户拒保，则预计的保单损失占比将是1.35％，而预计的保费损失占比将分别是和1.98％。保险业务部门可以进一步分析这些对比数据，从而选择一个合适的高风险客户认定标准。

表2

步骤S305.针对每个业绩目标，计算风险因素的可调范围。例如，在风险因素包括渠道费用、税费、固定费用和其他费用的情况下，为达到业绩目标，在预先设定了最高保费损失占比、最高保单损失占比、保费、3个风险因素(如税费、固定费用和其他费用)在保费中的摊销占比的情况下，计算剩余的风险因素(如渠道费用)在保费中的摊销占比的可调空间。

为计算风险因素在保费中的摊销占比的可调空间，根据本发明的一个实施例，提供一种多目标调价模型，该模型表示如下：

其中，r表示预定的业绩目标，p1表示保险产品的最高保费损失 (max_premium_loss)占比，p2表示保险产品的最高保单损失 (max_policy_loss)占比，i表示按照贡献净值从大到小的顺序在保单序列中选取了i个保单，m表示该保险产品的保单的总数量，cumsum_i保费表示从保单序列的第1个保单到第i个保单的保费之和，cumsum_i总赔款表示从保单序列的第1个保单到第i个保单的总赔款之和， cumsum保费表示该保险产品的所有保单的保费之和。

计算得到的风险因素(如渠道费用)在保费中的摊销占比的可调空间需要满足公式(6)要求的所有条件，即保单序列中的第i个保单是满足并且的所有保单中总赔款最少的保单，并且风险因素(如渠道费用)在保费中的摊销占比的可调空间要满足：

表3示出了当业绩目标为10％、最高保费损失占比为3.5％、最高保单损失占比为3.5％时，在不改变保费的情况下(即预先设定的保费就是步骤S301中所获取的保单的保费)，如果将税费占比(即税费在保费中的摊销占比)设定为0.9％，固定费用占比(即固定费用在保费中的摊销占比)设定为11.3％，其他费用占比(即其他费用在保费中的摊销占比)设定为0.8％，根据上述的多目标调价模型，可以计算出要满足业绩目标10％，渠道费用占比(即渠道费用在保费中的摊销占比)的可调空间为[0.00％,56.67％]。保险业务部门可以根据这个数据调整渠道费用，例如将渠道费用占比设置为30％。

表3

此外，如果计算出的风险因素在保费中的摊销占比的可调区间非常小，而现实中该风险因素在保费中的摊销占比可能会超出这一区间，则业务部门可以考虑调节保费或者其他风险因素在保费中的摊销占比。

上述实施例描述了对风险因素的可调空间的实时计算步骤，这可以为保险业务部门进行产品差异化定价、渠道费用调整提供数据支撑和量化工具支撑。例如，保险业务部门在进行保险产品定价时，可以通过降低渠道费用等策略来提高保险产品的盈利，从而提升保险产品的市场竞争力，进而提高保险公司在市场上的优势和综合竞争能力。

如上文所述，风险因素包括但不限于上述四种费用，可以是其中的一种或多种，也可能包括其他的风险因素。根据本发明的一个实施例，多目标调价模型还以表示如下：

其中，n为大于等于1的整数，r表示预定的业绩目标，p1表示保险产品的最高保费损失(max_premium_loss)占比，p2表示保险产品的最高保单损失(max_policy_loss)占比，i表示按贡献净值从大到小的顺序在保单序列中选取了i个保单，m表示该保险产品的保单的总数量，cumsum_i保费表示从保单序列的第1个保单到第i个保单的保费之和，cumsum_i总赔款表示从保单序列的第1个保单到第i个保单的总赔款之和，cumsum保费表示该保险产品的所有保单的保费之和。

另外，本领域技术人员应理解，尽管在上述实施例中，计算风险因素的可调范围(步骤S305)是在步骤S304之后描述的，然而在其他实施例中，步骤S305可以在步骤S304之前执行，或者与步骤S304同步地执行。

以下结合附图介绍本发明的装置实施例。

图4示意性地示出了根据本发明一个实施例的用于保险产品风控的风险分析装置400，包括：保单数据获取模块401、贡献净值计算模块 402、累计贡献计算模块403和高风险客户识别模块404。

其中，所述保单数据获取模块401用于获取保险产品的保单数据；贡献净值计算模块402用于计算保险产品的每个保单的贡献净值，其中，保单的贡献净值指示从该保单获得的盈利情况；累计贡献计算模块 403用于按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取某一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；高风险客户识别模块404用于根据基准保单的数据识别保险产品的高风险客户。具体地，高风险客户识别模块404用于获取基准保单的总赔款数额，作为总赔款阈值；并且用于从投保该保险产品的客户中，比较每个客户的总赔款数额与该总赔款阈值，将总赔款数额大于该总赔款阈值的客户识别为保险产品的高风险客户。

在上述实施例的基础上，可选的，高风险客户识别模块404，具体用于：获取所述基准保单的总赔款数额，作为总赔款阈值；将所述保险产品的每个客户的总赔款数额与所述总赔款阈值进行比较，将其总赔款数额高于所述总赔款阈值的客户作为所述保险产品的高风险客户。

在上述实施例的基础上，可选的，累计贡献计算模块403根据下式计算所选取保单的累计贡献：

其中，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单， cumsum_i贡献净值表示所选取的i个保单的贡献净值之和，以及 cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和。

在上述实施例的基础上，可选的，贡献净值计算模块402根据下式计算所述保险产品的每个保单的贡献净值：

贡献净值＝保费*C％-总赔款

C％＝1-n个风险因素在保费中的摊销占比之和

其中，n为大于等于1的整数。

在上述实施例的基础上，可选的，风险分析装置400还包括设置模块，用于：预先设定累计贡献阈值、最高保费损失占比、最高保单损失占比、保费以及所述n个风险因素中的n-1个风险因素在保费中的摊销占比；计算剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围。

在上述实施例的基础上，可选的，所述剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围满足下式中的条件：

其中，n为大于等于1的整数，r表示累计贡献阈值，p1表示最高保费损失占比，p2表示最高保单损失占比，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单，m表示所述保险产品的保单的总数量， cumsum_i总赔款表示所选取的i个保单的总赔款之和，cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和，cumsum保费表示所述保险产品的所有保单的保费之和。

在上述实施例的基础上，可选的，所述风险因素包括：渠道费用、税费、固定费用和其他费用的至少其中之一。

本实施例提供的风险分析装置，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

根据本发明的一个实施例，还提供一种适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。参见图5，计算机系统500包括总线505，耦合到总线505的设备之间可以快速地传输信息。处理器 501与总线505耦合，用于执行由计算机程序代码所指定的一组动作或操作，处理器501可以单独地或者与其他设备组合实现为机械、电、磁、光、量子或者化学部件等。

计算机系统500还包括耦合到总线505的存储器503，存储器503 (例如，RAM或者其他动态存储设备)存储可由计算机系统500改变的数据，包括实现上述实施例所述的医疗机构年度评价方法的指令或计算机程序。当处理器501执行该指令或计算机程序时，使得计算机系统 500能够实现上述实施例中描述的医疗机构年度评价方法，例如，可以实现如图1和2中所示的各个步骤。存储器503还可以存储处理器501 执行指令或计算机程序期间产生的临时数据，以及系统操作所需的各种程序和数据。计算机系统500还包括耦合到总线505的只读存储器502 以及非易失性储存设备508，例如磁盘或光盘等，用于存储当计算机系统500被关闭或掉电时也能持续的数据。

计算机系统500还包括诸如键盘、传感器等的输入设备506，以及诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)、打印机等的输出设备 507。计算机系统500还包括耦合到总线505的通信接口504，通信接口504可以提供对外部设备的单向或双向的通信耦合。例如，通信接口 504可以是并行端口、串行端口、电话调制解调器或者局域网(LAN) 卡。计算机系统500还包括耦合到总线505的驱动设备509以及可拆卸设备510，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，其根据需要安装在驱动设备509上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存设备508。

根据本发明的另一个实施例，还提供一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述计算机系统500中所包含的，也可以是单独存在而未装配入该计算机系统500中的。该计算机可读介质承载有一个或者多个计算机程序或者指令，当所述一个或者多个计算机程序或者指令被处理器执行时，使得该计算机系统500实现上述实施例中所述的医疗机构年度评价方法。需要说明的是，计算机可读介质指的是向处理器501 提供数据的任意介质，这种介质可以采取任意形式，包括但不限于，计算机可读存储介质(例如，非易失性介质、易失性介质)以及传输介质。其中，非易失性介质诸如包括光盘或磁盘，例如储存设备508；易失性介质例如包括存储器504。传输介质例如包括同轴电缆、铜线、光纤电缆以及在没有电缆和线缆的情况下通过空间的载波，例如声波和电磁波，包括无线电、光和红外波。计算机可读介质的一般形式包括：软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任意其它磁介质、CD-ROM、CDRW、DVD、任意其它光介质、穿孔卡片、纸带、光标记表单、具有孔或其它光可识别标识的图案的任意其它物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH- EPROM、任意其它存储器芯片或磁带盒、载波、或计算机可读取的任意其它介质。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种用于保险产品风控的风险分析方法，包括：

计算保险产品的每个保单的贡献净值，其中，保单的贡献净值指示从该保单获得的盈利情况；

按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取某一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；

根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户包括：

获取所述基准保单的总赔款数额，作为总赔款阈值；

将所述保险产品的每个客户的总赔款数额与所述总赔款阈值进行比较，将其总赔款数额高于所述总赔款阈值的客户作为所述保险产品的高风险客户。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据下式计算所选取保单的累计贡献：

其中，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单，cumsum_i贡献净值表示所选取的i个保单的贡献净值之和，以及cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据下式计算所述保险产品的每个保单的贡献净值：

贡献净值＝保费*C％-总赔款

C％＝1-n个风险因素在保费中的摊销占比之和

其中，n为大于等于1的整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先设定累计贡献阈值、最高保费损失占比、最高保单损失占比、保费以及所述n个风险因素中的n-1个风险因素在保费中的摊销占比；

计算剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述剩余的1个风险因素在保费中的摊销占比的取值范围满足下式中的条件：

min总赔款(i)

其中，n为大于等于1的整数，r表示累计贡献阈值，p1表示最高保费损失占比，p2表示最高保单损失占比，i表示按照贡献净值由大到小的顺序依次选取了i个保单，m表示所述保险产品的保单的总数量，cumsum_i总赔款表示所选取的i个保单的总赔款之和，cumsum_i保费表示所选取的i个保单的保费之和，cumsum保费表示所述保险产品的所有保单的保费之和。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风险因素包括：

渠道费用、税费、固定费用和其他费用的至少其中之一。

8.一种用于保险产品风控的风险分析装置，包括：

贡献净值计算模块，用于计算保险产品的每个保单的贡献净值，其中，保单的贡献净值指示从该保单获得的盈利情况；

累计贡献计算模块，用于按照贡献净值由大到小的顺序依次选取保单，计算所选取保单的累计贡献；如果在选取某一个保单后，计算的累计贡献第一次低于预定的累计贡献阈值，则将前一个选取的保单作为基准保单；

高风险客户识别模块，用于根据所述基准保单的数据识别所述保险产品的高风险客户。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。